Di Dalam InterLink: Melihat Lebih Dekat Sistem Blockchain yang Diverifikasi Manusia

Mempersambungkan telah muncul sebagai proyek blockchain yang berfokus pada verifikasi identitas manusia melalui pemindaian wajah dan deteksi keaktifan. Diluncurkan oleh InterLink Labs, jaringan ini bertujuan untuk menciptakan sistem terdesentralisasi di mana setiap peserta dikonfirmasi sebagai orang yang unik, mengatasi masalah seperti gangguan bot dan serangan sybil di lingkungan Web3. Proyek ini mengamankan $ 20 juta dalam pendanaan awal tahun ini, didukung oleh investor termasuk Google untuk Startups dan Monad. Hingga saat ini, platform ini melaporkan lebih dari 2.5 juta pengguna terverifikasi, menandai pertumbuhan yang stabil sejak melampaui satu juta pemindaian terdaftar pada bulan Juni. Ekspansi ini mencerminkan upaya berkelanjutan untuk membangun basis pengguna global, meskipun platform ini masih dalam tahap awal.

Visi Inti: Jaringan untuk Orang-orang Nyata

InterLink memposisikan dirinya sebagai fondasi untuk "Jaringan Manusia", di mana individu yang terverifikasi menjadi tulang punggung sistem. Dokumen resmi proyek ini menguraikan tujuan untuk menjangkau satu miliar peserta aktif, dengan penekanan pada penerapannya dalam identitas, tata kelola, dan koordinasi ekonomi. Pengguna menjadi "Node Manusia" setelah proses verifikasi satu kali, yang mengikat identitas mereka ke jaringan tanpa memerlukan penyimpanan data pribadi secara on-chain.

Pendekatan ini berbeda dari blockchain pada umumnya, di mana dompet anonim dapat dengan mudah digandakan. Sebaliknya, InterLink menerapkan model satu orang satu identitas. Pengembang dapat mengintegrasikannya melalui Human Auth SDK, yang memungkinkan platform eksternal untuk memverifikasi pengguna tanpa mengakses informasi biometrik mentah. Visinya diperluas hingga mendistribusikan imbalan melalui suatu bentuk pendapatan dasar universal yang didanai oleh AI, meskipun detail implementasinya masih berupa konseptual saat ini.

Struktur jaringan ini mencakup komponen-komponen modular: lapisan identitas, antarmuka aplikasi, dan blockchain untuk manajemen token. Jaringan ini bertujuan untuk memungkinkan partisipasi yang adil di area-area seperti airdrop dan staking, di mana akun palsu seringkali memengaruhi hasil.

Elemen Kunci: ID InterLink dan Node Manusia

Inti dari sistem ini adalah InterLink ID, sebuah sistem verifikasi berbasis biometrik. Pengguna memindai wajah mereka melalui aplikasi, dan algoritma AI memeriksa keaktifan untuk mencegah pemalsuan seperti foto atau video. Setelah diverifikasi, ID tersebut memberikan akses ke fitur ekosistem dan mengubah pengguna menjadi Node Manusia.

Node Manusia menggantikan perangkat keras penambangan tradisional dengan partisipasi manusia. Tidak diperlukan peralatan khusus; imbalan diperoleh dari tetap aktif dan berkontribusi, seperti berinteraksi dengan aplikasi mini atau berbagi sumber daya. Sistem ini menggunakan bukti identitas pribadi, mendistribusikan token berdasarkan verifikasi dan tingkat aktivitas. Metode ini bertujuan untuk mengurangi penggunaan energi dibandingkan dengan model bukti kerja.

Node mendapatkan token InterLink ($ITL atau $ITLG), dengan imbalan yang terkait dengan keberadaan dan tugas. Node yang tidak aktif akan dikenakan penalti, termasuk pembakaran token, untuk menjaga kesehatan jaringan. Pemungutan suara DAO baru-baru ini menyetujui mekanisme ini, dengan dukungan 72% dari komunitas. Mekanisme ini membakar imbalan yang tertunda secara eksponensial untuk node yang tidak aktif, berpotensi memutusnya jika saldo mencapai nol.

Aplikasi InterLink dan Ekosistem yang Lebih Luas

Aplikasi InterLink berfungsi sebagai titik masuk utama. Aplikasi ini menangani manajemen ID, pelacakan token, dan akses ke aplikasi mini dalam kategori seperti sosial, gim, dan keuangan. Pengguna dapat berkontribusi dalam pelatihan AI dengan menyelesaikan tugas atau berbagi daya komputasi perangkat, sekaligus menjaga privasi data. Dasbor melacak kontribusi ini, menawarkan transparansi.

Para pengembang menggunakan Mini-App Development Kit (MDK) untuk membangun dan menerapkan aplikasi. Marketplace ini memungkinkan penerbitan langsung tanpa persetujuan terpusat, berbeda dengan toko aplikasi tradisional. Alat integrasi seperti InterLink SDK mendukung iOS, Android, dan web, dengan hibah yang tersedia—hingga 500 juta dolar AS—untuk proyek-proyek yang berfokus pada AI.

Selain aplikasinya, InterLink juga mengeksplorasi perangkat keras dengan HumanPad, perangkat yang dapat dikenakan untuk verifikasi di wilayah-wilayah yang kekurangan kamera berkualitas tinggi. Berukuran seperti iPod Shuffle, perangkat ini berfokus pada biometrik dan dapat menyediakan akses keuangan bagi populasi yang tidak memiliki rekening bank. Ekosistem ini juga mencakup Defi elemen: dompet non-penahanan, pembayaran QR yang mengubah kripto menjadi fiat, dan bursa untuk perdagangan spot, bridging, dan perpetual dengan leverage.

Temukan Proyek yang Menjanjikan...

Proyek yang Menjanjikan...

(Iklan)

Artikel berlanjut...

Landasan Teknis: Biometrik, Privasi, dan AI

Fondasi teknis InterLink mengandalkan biometrik canggih untuk verifikasi identitas, dipadukan dengan langkah-langkah privasi yang tangguh dan proses berbasis AI untuk memastikan keamanan dan skalabilitas. Sistem ini dimulai dengan pengenalan wajah, menggunakan model pembelajaran mendalam seperti jaringan saraf konvolusional (CNN) dan transformator penglihatan (ViT) untuk menganalisis pemindaian pengguna. Model-model ini, yang terinspirasi oleh arsitektur seperti XceptionNet dan EfficientNet, dilatih pada kumpulan data besar gambar asli dan sintetis. Model-model ini mendeteksi tanda-tanda halus palsu, seperti tekstur kulit yang tidak alami atau pola kedipan mata yang tidak teratur.

Untuk serangkaian frame wajah, model deteksi menghitung probabilitas keaslian, yang pada dasarnya memberi skor masukan dari 0 (kemungkinan sintetis) hingga 1 (asli). Hal ini melibatkan analisis spasial masing-masing gambar dan pemeriksaan temporal di seluruh frame, menggunakan aliran optik untuk mengukur konsistensi gerakan—koherensi yang lebih rendah sering kali menandai deepfake, karena konten yang dihasilkan AI kesulitan dengan dinamika alami. Analisis spektral lebih lanjut memeriksa pola frekuensi dalam gambar, mengungkap artefak yang umum ditemukan pada gambar palsu. Model ini menyempurnakan dirinya sendiri dengan meminimalkan kesalahan melalui fungsi kerugian lintas-entropi biner, yang membandingkan prediksi dengan label sebenarnya.

Deteksi keaktifan menambahkan lapisan lain, yang mengharuskan pengguna melakukan tindakan seperti tersenyum atau berkedip untuk mengonfirmasi kehadiran secara langsung. Fitur ini menangkal gambar statis atau video yang direkam sebelumnya dengan memantau sinyal fisiologis, seperti gerakan mata atau ekspresi mikro. Semua pemrosesan terjadi secara lokal di perangkat pengguna untuk meminimalkan risiko, dengan hanya fitur terenkripsi yang dikirim untuk verifikasi.

Privasi adalah hal utama, ditangani melalui data biometrik terenkripsi. Input mentah, seperti pemindaian wajah, diubah menjadi vektor fitur menggunakan model seperti ResNet atau ViT. Vektor-vektor ini menjalani proses salting dan hashing proyeksi acak untuk mendekorelasi komponen, diikuti oleh hashing peka lokalitas untuk menghasilkan kode biner yang memungkinkan pencocokan tanpa mengungkapkan data asli. Bukti tanpa pengetahuan (ZKP) kemudian komit hash ini menggunakan skema seperti komitmen Pedersen, di mana suatu nilai disembunyikan tetapi dapat dibuktikan. Selama verifikasi, pengguna menghasilkan bukti yang menunjukkan kecocokan tanpa mengekspos data, yang disimpan dalam kumpulan node terdesentralisasi.

Peningkatan AI memperkuat hal ini: pembelajaran mandiri mengekstraksi fitur tanpa label, privasi diferensial menambahkan noise untuk mencegah rekonstruksi, dan jaringan adversarial generatif (GAN) menguji spoof. Hasilnya adalah enkripsi yang tidak dapat dibatalkan dan tidak dapat diubah—jika disusupi, pengguna dapat mendaftar ulang dengan transformasi baru. Desain ini mematuhi GDPR dan CCPA dengan meminimalkan paparan data dan mendesentralisasi penyimpanan, sehingga mengurangi risiko pelanggaran. Desain ini memungkinkan aplikasi di bidang keuangan untuk onboarding yang aman, layanan kesehatan untuk verifikasi pasien, dan layanan pemerintah seperti cek pemilih.

ZKP mendasari sebagian besar hal ini, memungkinkan pembuktian pernyataan tanpa mengungkapkan detail. ZKP memenuhi kriteria kelengkapan (pernyataan yang benar meyakinkan verifikator), validitas (pernyataan yang salah jarang meyakinkan), dan zero-knowledge (tidak ada kebocoran informasi tambahan). Protokol ini melibatkan langkah-langkah komitmen, tantangan, respons, dan verifikasi. Dalam InterLink, pengguna membuktikan atribut seperti usia on-chain melalui zk-SNARK atau zk-STARK, yang menawarkan pembuktian ringkas dan keamanan pasca-kuantum. Tantangannya meliputi overhead komputasi, yang diatasi dengan optimasi, dan pengaturan tepercaya, yang dihindari dengan STARK.

Pembelajaran terfederasi melatih model AI di berbagai perangkat tanpa memusatkan data. Dalam pelatihan, perangkat menghitung pembaruan menggunakan embedding aman—representasi biometrik yang tidak dapat diubah—dan hanya mengirimkan gradien ke agregator, yang kemudian merata-ratakannya untuk memperbarui model global. Hal ini mengoptimalkan fungsi kerugian di seluruh sampel terdistribusi, dengan jaminan konvergensi. Teknik seperti pemangkasan model mengurangi overhead untuk perangkat seluler, dan pengguna dapat berlangganan selama waktu idle, sehingga mendapatkan reward. Mekanisme pencadangan mereplikasi data terenkripsi di seluruh node, dengan pemantauan real-time dan failover untuk ketahanan.

Dalam inferensi, perangkat lokal memproses pemindaian baru ke dalam embedding dan menjalankan model untuk prediksi, seperti skor autentisitas, sehingga menjaga privasi data. Hal ini menghasilkan latensi rendah, skalabilitas, dan ketahanan, dengan metrik yang menunjukkan penerimaan palsu di bawah 0.001 dan penolakan di bawah 0.005. Dibandingkan dengan sistem terpusat, sistem ini meningkatkan deteksi penipuan sebesar 20% melalui data yang beragam. Insentif, berdasarkan ukuran sampel dan waktu yang disumbangkan, telah meningkatkan partisipasi sebesar 40%.

Secara keseluruhan, elemen-elemen ini menciptakan pertahanan berlapis. Performanya melebihi akurasi 90% pada uji tolok ukur, dengan pembaruan terfederasi yang memastikan adaptasi terhadap ancaman baru. Meskipun terdapat kerentanan, kombinasi ini meningkatkan biaya serangan secara signifikan, memposisikan InterLink sebagai kerangka kerja identitas yang skalabel.

Ekonomi Token dan Struktur Keuangan

InterLink menggunakan ekonomi token ganda dengan $ITL dan $ITLG, dirancang untuk memisahkan utilitas dari investasi sekaligus mendukung kepatuhan dan pertumbuhan ekosistem. $ITL memiliki total pasokan 10 miliar token, yang dikelola oleh InterLink Foundation sebagai cadangan strategis. Separuhnya—5 miliar—dialokasikan untuk pemegang $ITLG, sementara sisanya membantu pertumbuhan dan stabilitas institusi. Token ini berfokus pada dukungan jaringan yang lebih luas, seperti pendanaan pengembangan dan kemitraan.

$ITLG, dengan pasokan 100 miliar, mewakili partisipasi aktif manusia. Delapan puluh persen dialokasikan untuk penambang Node Manusia, yang memberi penghargaan kepada pengguna terverifikasi atas kontribusi jaringan seperti aktivitas dan berbagi sumber daya. Sisanya, 20%, mendanai insentif, termasuk hibah untuk pengembang dan program komunitas. Pemegang dapat memperoleh $ITL hanya dengan menyimpan $ITLG, tanpa perlu konversi, sehingga mendorong keterlibatan jangka panjang.

Model ini terinspirasi dari praktik kripto di mana satu token bertindak sebagai jaminan investasi, selaras dengan peraturan SEC, sementara token lainnya mendukung operasional harian. Model ini bertujuan untuk mencapai keseimbangan: $ITLG mendorong keterlibatan pengguna dalam aplikasi mini, pembayaran, dan launchpad, sementara $ITL menyediakan dukungan untuk ekspansi. Tidak ada pertukaran langsung antar token, yang menekankan peran yang berbeda.

Struktur ini mendukung komponen-komponen DeFi, seperti ITLX Exchange untuk pertukaran spot, jembatan lintas rantai, dan perdagangan berkelanjutan dengan leverage hingga 100x. Pembayaran QR memungkinkan konversi kripto ke fiat, sehingga memudahkan adopsi pedagang. Klarifikasi terbaru dalam dokumentasi proyek menyoroti pemisahan ini untuk memastikan kepatuhan regulasi, dengan $ITLG diposisikan untuk penggunaan di dunia nyata seperti penyaluran bantuan di wilayah-wilayah yang belum memiliki akses perbankan.

Alokasi mendorong inklusivitas, dengan imbalan penambangan berdasarkan bukti kepribadian alih-alih perangkat keras. Hal ini terkait dengan visi UBI yang lebih luas yang didanai AI, di mana token mendistribusikan nilai kepada peserta yang terverifikasi. Meskipun detail tentang vesting atau burn terus berkembang, ekonomi memprioritaskan keadilan, dengan tata kelola komunitas memengaruhi penyesuaian.

Peta Jalan: Dari Peluncuran hingga Skala Global

Rencana lima tahun InterLink dimulai dengan produk-produk inti pada tahun 2025: ID, aplikasi, rantai, SDK, dompet, dan bursa. Targetnya adalah 10 juta pengguna terverifikasi, model wajah terbaik NIST, dan token terdaftar di bursa-bursa utama. Kartu InterLink untuk pembayaran ditargetkan menjangkau tiga juta pengguna.

Pada tahun 2026, fokus beralih ke agen AI, LLM (Legal, Legal, dan Manajemen Risiko) yang bersifat kepemilikan, dan komunitas pengembang. Persiapan untuk pencatatan di bursa saham AS meliputi audit dan kepatuhan SEC. Ekspansi token menargetkan puluhan juta melalui inisiatif UBI di 180 negara.

Mulai tahun 2027, targetnya mencakup satu miliar pengguna, memposisikan diri sebagai jaringan aplikasi mini teratas, dan $ITLG sebagai standar pembayaran untuk bantuan di wilayah yang kurang terlayani. Infrastrukturnya bertujuan untuk menangani 100 miliar verifikasi, menggantikan metode KYC tradisional.

Tonggak sejarah terbaru mencakup kemitraan dengan Google dan AWS, serta kampanye komunitas seperti hadiah dan kontes video untuk meningkatkan keterlibatan. Proyek ini menekankan pentingnya mendengarkan masukan, dengan pembaruan seperti fitur obrolan untuk interaksi waktu nyata.

Menatap ke Depan

InterLink mengatasi masalah nyata dalam kepercayaan digital, mulai dari bot hingga privasi. Desainnya yang berpusat pada manusia dapat mendukung aplikasi Web3 yang lebih adil, tetapi penskalaan biometrik secara global melibatkan tantangan seperti akses perangkat dan variasi regulasi. Target ambisius—satu miliar pengguna—akan menguji eksekusi.

Seiring berkembangnya blockchain, proyek-proyek seperti ini menyoroti pergeseran menuju partisipasi yang terverifikasi. Pembaca yang tertarik untuk bergabung dapat Download aplikasi atau jelajahi whitepaper Apakah hal ini akan membentuk kembali identitas di Web3 masih harus dilihat, tetapi kerangka kerja ini menyediakan jalur terstruktur untuk maju.

sumber:

1. Buku Putih Resmi InterLink – Penjelasan terperinci tentang model pembuktian kepribadian InterLink, implementasi teknis, dan komponen ekosistem.
2. InterLink Labs Konfirmasi Investasi Strategis dari Google – Keuangan Yahoo
3. Wawasan Pendanaan InterLink Labs – Cryptorank